在《内容创作实验室》的内容创作方向中，我们把「技术稿改写」当作可测量的工程问题，而非一次性提示词技巧。实验对象是 B 端技术文档与产品说明的改写：同一段内容需在官网、公众号、售前材料中以不同篇幅与语气复用，同时术语、参数、结论不能变形。
流程分三步：先用模型抽取原文中的事实主张（参数值、能力边界、适用条件），每条主张回链到原段落；再以术语表作为硬约束注入改写，命中表外写法即回退重写；最后用规则加模型双重校验，比对改写稿与原文的主张集合是否等价，不等价则标注差异而非直接放行。
阶段性进展：在覆盖 12 个产品线的 320 篇内部稿件上，术语不一致率由人工改写稿的 6.1% 降至 1.4%，事实性偏差自动拦截率约 82%，剩余偏差集中在数值范围与条件从句被省略。
要点：
- 以「事实主张」作为最小可校验单元，比整段相似度比对更能定位改写引入的偏差；
- 术语表命中失败时选择回退重写，而非让模型自由换词，可明显抑制风格漂移。
下一步计划：将校验从单篇扩展至同一主题的多稿一致性（跨渠道表述对齐），并测算多语种改写下术语表的迁移成本。
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